【文/ 观察者网专栏作者 岑少宇】
6月8日，美国哈佛医学院公布了一篇尚未经过同行评议的论文，在太平洋两岸火了一把。
论文标题是“对中国武汉医院交通与搜索引擎的数据分析，提示2019年秋季有早期疾病活动”，什么疾病呢？标题没有明说，看下去就知道，当然是全球瞩目的新冠病毒肺炎了。
作者们在摘要里说，2019年夏末秋初，武汉医院的停车量和百度上“咳嗽”的搜索量都增加了，虽然“咳嗽”可能和流感季相符，但“腹泻”更多地是个具有新冠特征的症状，“只和当前流行病相联系”（only shows an association with the current epidemic）。“这些信号都早于12月，突出新颖的数字信息对监测新传染病的价值。”
摘要里还不敢明言新冠就是夏末秋初爆发的，但显然已经明确联系起来。
可我就纳闷啦，有些新冠病人有腹泻，但引起腹泻的病那可多了去了。你们不知道武汉夏末秋初有多热是吧？东西时间放得长了，吃坏肚子很正常啊。
我迫不及待地打开论文，想看看作者们到底是怎么想、怎么做的。
你猜怎么着，他们还真的煞有介事地说：“我们发现，8月对腹泻的搜索有独特的增长，过去的流感季里没有观察到，与咳嗽的搜索趋势也不相符。虽然令人惊讶，但这一发现与最近的一项研究一致，那项研究确认胃肠道症状是新冠的特征之一，可能是现有相当一部分病人的主诉。”
然而，流感季原文用了复数，显得好像以前一直没有，2019年真的很特别的样子。但图说明确写着，只是2018年1月到2020年5月。因此8月仅有2018年与2019年比较，根本不说明问题。
我详细看了看方法，作者声称用WebPlotDigitizer在百度指数的页面上提取“咳嗽”与“腹泻”的“相对搜索量”（relative search volume），也没有具体解释什么是“相对搜索量”。也许就只是“搜索指数”的数值吧，毕竟百度并不公布“绝对搜索量”，但为什么不写明呢？
不大了解中国网络的外国研究者，会不会被volueme和index搞糊涂，不方便查验呢？
论文作者后来又在讨论搜索数据时承认：“尽管此方法在复制时间序列时显示有效，但使用自动化工具（提取数据），生成数字图像，确实意味着提取的时间与数值是近似值。”
没想到，观察者网编辑一查验“百度指数”，发现不管怎么理解所谓的“相对搜索量”，“咳嗽”的曲线形态是一致的，但“腹泻”的曲线形态完全不同，根本不存在8月的独特增长。这个问题怎么解释？还能认为只是近似值的问题吗？
蓝线为咳嗽，红线为腹泻
所谓显示“复制时间序列时有效”的参考文献，我看了，是纽约市2012-2013年流感季的推特数据，换了一个完全不同的平台就真的有效？事实就是打脸了。
就算按照论文作者的图表，“腹泻”搜索有暴增（第一根虚线的左侧一小段），但同时“咳嗽”搜索在下降。假如真是新冠，必定存在大量有消化道症状、没有呼吸道症状的患者。
但我看了论文作者引用的那项“胃肠道症状”研究，这类患者在新冠病人中占多少？只有3%！这个问题，他们又怎么解释？
不要以为论文引用了什么，就一定是站它的，其实可能只是浑水摸鱼。
“咳嗽”搜索的问题，当然也不攻自破。只要看看作者自己的图片，就能发现，2018年流感季的“咳嗽”搜索，迅猛增长发生的月份比2019年流感季更早。
更重要的是，每年流感季的时间、强度都不同，单把流感季的相关特征拿来比较，根本无法推断是否有新的疫情发生。更何况只有两年的比较。
论文作者在讨论搜索数据时，自己也坦承“不能给增长的原因下结论”，但又“假设有广泛的社区传播”，明明缺乏严密的逻辑、靠谱的证据，还要如此推论，这是学术还是话术？
剩下的就是停车问题了。论文作者说，“10月和11月医院停车量增加了，‘咳嗽’搜索也增加了”。普通人看了，都知道这是废话，这不是流感季理所当然会有的情况吗？
且不说进医院的人数，完全无法和特定疾病相联系，你根本无法知道一个人进医院是看什么病，就算真的都是呼吸系统疾病，又能说明什么问题呢？
看上去，2019年的停车量比2018年相应月份的高，但论文的“结果”部分，只是描述了2019年的曲线形态，根本没有与2018年的具体比较，只是说“2018至2020年间，医院停车量总体呈增长趋势”，难道自己也对仅仅两年的比较有点心虚？
其实一搜索就能发现，“据武汉交警介绍，武汉市机动车保有量……2015年年末达到205万辆；随后，每年以30万辆左右的速度递增，2019年年底突破330万辆。”停车量整体增长是很正常的。
还有更复杂的，武汉的轨道交通建设也热火朝天。2018年10月1日，武汉地铁7号线、11号线东段一期开通试运营。12月28日，武汉地铁纸坊线正式开通运行。2019年2月19日，武汉地铁2号线南延线开通，9月25日，武汉地铁蔡甸线正式开通试运营，11月6日，武汉轨道交通8号线三期开通试运营。
也就是说，两种出行方式的基本情况变化都很大。在具体某一时刻，你根本无法判断机动车用户、轨道交通用户的增减情况。
论文作者里好像有懂中文的呀，这些信息都查不到？是不是查到了也不敢说？因为本来证据就薄弱，如果再承认背景条件变动如此剧烈，这论文就没法看了。
其实论文的方法还有更多问题。作者声称搞了一个全面的武汉医院名单（a comprehensive list），但排除专科医院（如武汉亚洲心脏病医院），以及没有卫星图像的医院（如金银潭），选定了6家医院用于图像分析。
从一个“全面”名单，砍到只剩6家……6家啊，这能有什么代表性？
论文作者在2018年1月9日到2020年4月30日几乎整整28个月里，总共只搜集到111张武汉卫星图片，提取出140张医院图片。分摊到每家医院，平均只有23张多，连每月一张都不到。因此，医院数据有长达半年、甚至一年以上的跳断。这又能有什么代表性？
论文作者解释，由于“缺乏商业价值”，武汉的卫星图片比其他城市中心的相对较少，长时段存在多云天气与雾霾，甚至抱怨在向中国卫星公司获取数据时“遇到挑战”……但关键问题，难道不是数据不理想，就不要硬写论文吗？
作者还选中武昌火车站、汉口火车站、华南海鲜市场作为方法有效性的验证（validation）。然而，这个验证对象的选择是错误的。
虽然中国医院往往“人满为患”，但从实际的就医经验看，上午、中午、下午医院里的人数多寡、等候的时间长度，都是不同的。
论文作者在讨论时，其实提到了时刻问题，但出发点是规避高楼阴影，要用中午时的图片。然而，全部选择正午的卫星图片是做不到的，只能选接近的时刻。但这近似就有问题了，上午11点和下午1点，完全可能是两种出行模式。
如果数据对时间敏感，卫星又难以保证在每天同一时刻掠过目标上空，最需要验证的是，不同时刻获取的数据，能否真实反映当天医院客流量的相对多寡。但火车站和时刻表相关，海鲜市场也不是医院，这样的验证设置，毫无意义。
作者最后在“结果”的文字部分只提了验证地点的照片数量是117张，没有具体的分析，另在附图中出现了天佑医院与海鲜市场的比较。但令人惊奇的是，医院有三张图片，是2018年10月、2019年10月与2020年2月，市场却只有2019年9月、2020年2月两张图片。
且不说时刻的问题，单看这个日期选择，就是匪夷所思。2020年2月已经是封城的特殊时期，根本没有比较的价值。如果作者想呈现特殊时期的情况，也应该同时提供与论文主旨——“早期疾病活动”相关（如2019年12月）的图片，看看10月与12月的差别，以及2018年相应月份的比较。（不过需要再次指出，即使如此，也是有问题的，就像前面所说，流感季每年会有数量与时间前后的波动，仅比对两年不合适。）
现在2018年市场图片又缺失，无从比较，光有2019年的图片有什么用？这五张图完全失去意义。
有人嘲讽说论文是本科水平，我觉得高中生都未必会这样展示所谓的“验证”吧？也许作者有什么难言之隐？
用卫星监测整体就医量，对于公共卫生可能有一定的参考意义，但在具体操作上有前面所述的种种困难与陷阱，可比较的数据不足，很难得到理想的结果。而且，在医院系统内部有迅捷的数字统计与上报系统的情况下，并没有优势。如果要针对单一疾病，在原理上就有根本缺陷——无法从整体中辨别出单一疾病，这点远不如医院系统的直接统计。
至于搜索的信息，同样有根本缺陷。某种症状的搜索量增加了，当然有些提示作用，但一种症状，往往对应许多种疾病，根本无从判断是哪种疾病的患者增加，更不要说判断有没有新疾病了。
那么，论文作者们为什么在承认诸多不足时，依然对自己的方法颇有自信，非写文章不可呢？我不揣测他们是否对中国有什么主观恶意，还是从论文分析。
他们在引言第二段里就说：“数字流行病学和非传统数据流，如卫星图像和互联网搜索趋势，以前曾被用于呼吸道疾病监测”。
听着好像很厉害啊，早有验证呢。但看看这句话后面的两篇参考文献。
一篇是《H7N9流感与数字流行病学的重要性》，其实也不算是论文，是发在《新英格兰医学杂志》上的“perspective”，可以称为“热点透视”。
但看下来，这“透视”里也没多少有价值的独家信息。2013年3月31日，中国官方向WHO通报发现了H7N9流感，“透视”作者们的工作，只是看了下3月31日后，推特数量、中英文报道的数量、新病例和新增死亡的数量。
这只是爆发后的“数字流行病学”，又不是没发现H7N9时的“早期疾病活动”，和新论文没什么关系嘛。
疾病曝光后，相关新闻、帖子数量当然增加，随着新增病例归零，舆论热度也消退，拍拍脑袋都能想到。
另一项工作是从微博上找信息，比如附在文中的图片，是4月3日流出的病例，作者的意思是要重视这种社交媒体上的信息。但当时官方都已经通报，这病例又能说明什么问题呢？和早期监测、预警也无关。
我是搞不懂为什么要引用这样的文献，一看作者，很眼熟啊，这John S. Brownstein不也是新论文的作者吗？
再看第二篇参考文献《利用从高分辨率卫星图像获取的医院交通数据监测疾病趋势》。稍微有点干货了，大意是在墨西哥、智利、阿根廷通过医院的卫星图片，经过一番操作，最终拟合出流感样病例在病人总数中的比例，与停车数量的趋势呈现一致性。
这篇参考文献的主要作者也有John S. Brownstein，另一个Elaine Okanyene Nsoesie，也是所评哈佛论文的作者之一。
自己引用自己，玩得挺溜。这当然不犯法，但看上去，给人的感觉好像这套方法就是你们小圈子里在玩啊。前面提到的那些根本性的障碍，在拉美的研究里，为什么就“神奇”地解决了呢？作者们是不是要好好反思下基本原理、数据获取与处理的方法，甚至是否存在更严重的学术问题？
喜欢自引自high，还非要硬着头皮写论文，难怪论文公开后饱受批评，只有政客和西方媒体在吹捧；也难怪世卫组织卫生紧急项目负责人迈克尔·瑞安会说：“重要的是不要过多推测……因为本身并没有证据表明实际发生了什么……世卫组织将不会基于此类研究展开推测，因为其不会在提供支持和跟踪疾病上产生帮助。”
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